生成式人工智能（GenAI）是一种能创造新内容的人工智能，比如文本、代码、音乐等。它通过大量数据训练，学习并模仿数据中的模式，从而生成全新的输出。

虽然GenAI不会取代作家和平面设计师（比如DALL-E 3目前还无法准确拼写图像中的单词），但它确实通过快速生成、改写和检查图像与文本，极大地加快了整个创作过程。这种加速工作的趋势不仅限于某一领域，它可以自动化任务、提升生产力、降低成本，并为企业带来新的增长机会。因此，随着人工智能内容创作工具的普及，信息和技能的获取变得更加民主化，这已成为本十年最具颠覆性的趋势之一。据Gartner预测，到2026年，将有超过80%的企业采用生成式人工智能，而目前这一比例还不到5%。

BYOAI（自带人工智能）已成为职场新潮流，员工可以自带AI工具和应用程序来辅助工作。随着价格亲民、操作简便的AI工具日益普及，以及员工对AI技能需求的增加，这一趋势愈发明显。据Forrester报告，高达60%的员工将使用自己的AI工具来完成工作任务。BYOAI带来了诸多好处，比如提升生产力和创新能力，增强员工满意度，以及降低企业成本。然而，BYOAI也有潜在的风险，如果不加以管理很容易失控。其中，影子人工智能（Shadow AI）就是一个值得关注的问题。它指的是在组织内部未经IT部门明确知晓或监管而使用的人工智能工具和应用程序。这种趋势带来了一些风险，比如数据隐私和安全漏洞，因为未经批准的工具可能没有与官方工具相同的保护，敏感信息容易被盗或丢失；此外，还可能违反相关法规，引发法律问题。

2023年，生成式人工智能的火爆主要得益于OpenAI的独家模型。不过，现在很多组织都选择使用像GPT-J这样的开源模型。这类模型相较于独家模型更加透明、灵活、可定制，而且成本效益高。虽然独家模型不会立即消失，但开源解决方案的前景更加广阔。根据Forrester的数据，85%的企业已将开源AI模型纳入其技术体系中。

虽然GenAI功能强大，但它也可能产生看似真实的错误输出，这些被称为“幻觉”。随着GenAI的广泛应用，人们越来越担心幻觉风险，因此，对保险覆盖的需求也在增加。目前，人工智能风险幻觉保险市场尚处于起步阶段，但预计将在未来几年内迅速壮大。据Forrester对2024年的人工智能预测，一家大型保险公司将推出专门的人工智能风险幻觉保险政策。实际上，到2024年，幻觉保险有望成为一个极具潜力的赚钱领域。

根据Gartner的预测，到2028年，高达四分之三的企业软件工程师将依赖AI助手来编写代码。相比之下，2023年初仅有不到十分之一的软件工程师使用了这些助手。为什么AI助手如此流行呢？因为人工智能在多个方面都能帮助开发人员，比如自动完成重复任务（如代码生成、文档格式化和应用程序测试），优化创作流程，提升代码质量，并支持问题解决。由于AI极大地提升了开发效率，我们可以预见，周围越来越多的人将开始使用这些工具来提高工作效率和产品上市时间。很快，使用人工智能编码工具将成为行业内的标配。那些未能及时采纳这些工具的开发者，可能会逐渐落后于竞争对手。

AI TRiSM是一个管理人工智能信任、风险与安全的框架，它协助组织更好地管理开发和部署AI模型时面临的风险。AI TRiSM主要包含五个核心方面：可解释性：帮助组织了解AI模型如何决策，避免潜在的偏见。ModelOps：提供工具和流程，确保AI模型的管理和维护像其他软件系统一样顺畅。数据异常检测：帮助识别并解决数据问题，防止它们影响AI模型的准确性。防御对抗攻击：提供工具和技术，保护AI模型免受恶意攻击。数据保护：确保AI模型中的敏感个人数据安全，遵守隐私法规。随着AI的广泛应用，AI TRiSM的重要性日益凸显。据Gartner预测，到2026年，采用AI TRiSM管理AI系统的公司将通过减少80%的不准确或虚假数据，从而做出更为明智的决策。

人工智能的快速发展正深刻改变我们与技术的互动方式，尤其在个性化方面表现显著。根据Gartner的报告，预计到2026年，三分之一的新应用将利用AI技术来打造个性化和自适应的用户界面。这相比当前仅约5%的应用使用AI进行个性化设计，有着显著的增长。为何个性化如此流行？通过AI算法分析用户数据和偏好，智能应用能够针对每个用户定制内容、推荐和体验。这种个性化对用户的参与度和转化率有着巨大影响。例如，麦肯锡的研究发现，擅长个性化的公司从相关活动中获得的收入比普通公司高出40%。这是因为个性化的推荐更符合用户的兴趣，从而提高了他们点击和购买产品的可能性。

量子计算与人工智能的结合，即量子人工智能，正迅速崭露头角，潜力无限。预计至2030年，全球量子人工智能市场规模将达到18亿美元，年均复合增长率高达34.1%。量子计算机的超强算力可用于训练和运行复杂的人工智能模型，而人工智能算法又能优化并高效利用量子资源。这种强强联合，有望在多个领域带来革命性变革：在财务领域，量子人工智能能分析海量财务数据，识别模式并预测市场动向，优化风险管理和投资策略。在药物研发上，科学家利用量子算法能优化药物设计，模拟分子间的相互作用，加速发现新疗法。此外，量子人工智能在实现通用人工智能（AGI）方面也扮演着关键角色，AGI即机器能够执行人类所有智力任务的能力。

随着人工智能日益复杂和普及，立法监管变得至关重要。人工智能既可以带来益处，也可能带来风险，因此制定法律来确保其负责任和道德的使用变得尤为重要。在人工智能立法方面，欧盟走在了前列。2021年，欧盟委员会提出了《人工智能法案》，旨在成为全球首个AI治理框架。

道德人工智能是研究人工智能道德影响的学科分支，它主要关注以下几个方面：偏见与公平：AI技术可能会反映出其创造者的偏见，这可能导致某些群体遭受不公平待遇。例如，一项研究发现面部识别软件在识别黑人女性时存在显著偏见，误识别率接近35%，而白人男性的错误率则极低。透明度和可解释性：AI背后的逻辑往往难以理解，即使是专家。这种“黑箱”问题让人们难以信任AI的决策，也难以让开发者对其产品负责。隐私：AI经常需要收集和使用大量个人数据，这引发了人们对隐私和数据保护的担忧。安全和保障：AI系统可能被滥用，如开发自主武器或传播虚假信息。例如，Chat GPT等AI模型可能会被操纵来生成不当内容。随着AI技术的不断发展，人们越来越认识到在AI的开发和部署中考虑道德问题的重要性。

随着人工智能技术的广泛应用，就业市场正呈现两大趋势：首先，越来越多的人开始提升人工智能技能，通过学习新知识来增强自身在职场上的竞争力。其次，新的AI职位也在不断涌现。预计到2024年及以后，以下AI工作将变得尤为突出：AI产品经理：负责AI产品的开发与推出，确保满足市场需求和业务目标。AI工程师（包括AI研究科学家、商业智能开发人员、计算机视觉工程师、机器学习工程师、NLP工程师等）：专注于AI技术的研发和应用。人工智能伦理学家：负责确保AI系统的道德和合规性，解决偏见、公平、隐私等问题。AI数据管理员：管理输入AI系统的数据，并解释系统生成的输出结果。情绪分析师：通过分析客户反馈、社交媒体评论等文本数据，洞察公众情绪与意见。人工智能监管专家：紧跟AI监管环境的变化，确保公司遵守相关法规。AI人机交互（HCI）设计师：设计AI驱动产品和应用的用户界面，提升用户体验。

不过，AI在SEO和内容创作上的影响显而易见的同时，这些搜索公司也面临着如何赢得消费者信任的难题。Statista在2023年2月的研究显示，虽然消费者对AI搜索充满好奇，但也对其准确性和可能存在的偏见表示担忧。39%的美国成年受访者表示，他们担心AI工具无法尊重他们的数据隐私。在选择搜索引擎时，消费者主要关注三个方面：安全性、易用性和与现有数字平台的兼容性。有的人期待AI带来的增强搜索体验，而有的人则更偏爱传统的搜索方式。根据调查，超过一半的美国成年人在是否转向AI搜索引擎上犹豫不决，这种犹豫在婴儿潮一代中尤为明显，54%的年轻受访者也表示不太愿意尝试。相比之下，千禧一代对AI搜索更为开放，其中40%表示愿意转换。

最后，我们来看看《Intercom客户服务中的人工智能现状：2023年报告》，了解AI如何重塑客户服务行业。公司加大AI投资：客户服务领域的领导们对AI的潜力充满期待，并计划在未来几年内增加对AI的投资。据调查，高达69%的支持领导表示，他们将在接下来的一年里增加对AI的投资。AI助力而非取代客服工作：AI并不会取代人类客服，反而会使他们的工作更轻松、更高效。超过四分之三的客服领导预计，在未来五年内，AI将改变客户支持行业的职业形态。AI助企业节省成本，提高效率：在业务弹性愈发重要的今天，AI和自动化的引入能够帮助企业节省成本，并提升效率。据调查，66%的客服领导计划在未来一年内使用AI和自动化来提高团队效率。AI赋予企业客户服务竞争优势：客户体验已成为市场差异化的关键，AI能够提供优质的客户服务，为企业带来竞争优势。事实上，73%的客服领导认为，客户将在未来五年内期待AI辅助的客户服务。领导与客服代表对AI的认知差异：虽然大部分客服领导认为客户已经准备好与AI聊天机器人互动，但只有不到一半的客服人员持相同观点。这种差异使得AI在客户服务领域的短期前景受到一定质疑。